Descripción: El modelo K-medias es un modelo estadístico que representa el agrupamiento de puntos de datos en K grupos distintos. Este método de aprendizaje no supervisado busca dividir un conjunto de datos en K grupos, donde cada grupo se caracteriza por la cercanía de los puntos de datos a un centroide, que es el promedio de las coordenadas de los puntos en ese grupo. La elección del número K es crucial, ya que determina cuántos grupos se formarán. El algoritmo comienza asignando aleatoriamente los puntos a K grupos y luego itera entre dos pasos: la actualización de los centroides y la re-asignación de los puntos a los grupos más cercanos. Este proceso se repite hasta que los centroides ya no cambian significativamente o se alcanza un número máximo de iteraciones. K-medias es ampliamente utilizado debido a su simplicidad y eficiencia, lo que lo convierte en una herramienta popular en análisis de datos, segmentación de mercado y compresión de imágenes. Sin embargo, su rendimiento puede verse afectado por la elección de K y la presencia de outliers, lo que puede llevar a agrupaciones no deseadas. A pesar de sus limitaciones, el modelo K-medias sigue siendo una técnica fundamental en el campo del aprendizaje automático y el análisis de datos, proporcionando una base para métodos más complejos de agrupamiento.
Historia: El algoritmo K-medias fue introducido por primera vez por Hugo Steinhaus en 1956, aunque su popularidad creció en la década de 1960 cuando fue formalizado por J. MacQueen en 1967. Desde entonces, ha sido objeto de numerosas investigaciones y mejoras, adaptándose a diferentes contextos y aplicaciones en el análisis de datos.
Usos: K-medias se utiliza en diversas aplicaciones, como segmentación de clientes en marketing, análisis de imágenes, compresión de datos y agrupamiento de documentos. También se aplica en biología para clasificar especies y en la identificación de patrones en grandes conjuntos de datos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de K-medias es su uso en la segmentación de clientes, donde se agrupan consumidores con comportamientos de compra similares para personalizar estrategias de marketing. Otro ejemplo es en la compresión de imágenes, donde se utilizan grupos de colores para reducir la cantidad de información necesaria para representar una imagen.
